参数估计有两种形式：点估计与区间估计。本⽂选择⼏种常⽤的点估计⽅法作⼀些讨论。⽤于估计未知参数的统计量称为点估计（量）。参数的估计量常⽤ 表⽰，参数的可能取值X1、X2…Xi)估计总体分布所含的未知参数θ或θ的函数g(θ)。一般θ或g(θ)是总体的某个特征值，如数学期望、方差、
ˋ０ˊ 二点公式=== Error for 2.6,2.7 -0.7197948261613831 Error for 2.7,2.8 0.7694187373692749 Error for 2.5,2.7 -1.3935429040260185 Error for 2.7,2.9 1.5923364979782804 设总体X为连续型随机变量，其概率密度为，或总体X为离散型随机变量，其概率密度为其中为待估参数，设是来自总体X的随机样本，矩估计法一般按照以下步骤进行：(i)第一步：计算总体X
ˆ 的实现值(即随机样本实现值的一个函数) θ 的点估计是一种估计量θ: ˆ = r ( x , x ,…x ) 。θ 1 2 n (64) 例19.2 设样本X 1 , … X 10 服从正态分布N ( μ , 而参数估计(Parameter estimation)和假设检验(Hypothesis test)是统计推断的两个重要内容。其中参数估计又包括点估计(Point estimation)和区间估计(Interval estimation)两块内容。
(X1,X2…Xn)是来自总体的样本，x1,x1…xn)为其样本值，求θ的矩估计量解题过程：注意这里是估计量2、最大似然估计法离散型：1)、L(θ)=P{X1=x1}P{X2=x2}…P{Xn=xn}=P{x=x1}P{x=x2}区间估计公式参数自由度样本参数点估计&区间估计的重要公式参数估计量样本容量附加的假定均值30应用T分布；无，无需正态；分布计算需要正态总体，至少是近不要求不
